論文の概要: Enhancing RLHF with Human Gaze Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.09016v1
• Date: Fri, 11 Jul 2025 20:49:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 18:48:22.076507
• Title: Enhancing RLHF with Human Gaze Modeling
• Title（参考訳）: ヒューマン・ゲイズ・モデリングによるRLHFの強化
• Authors: Karim Galliamov, Ivan Titov, Ilya Pershin,
• Abstract要約: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) は、言語モデルと人間の好みを一致させるが、計算コストが高い。 人間の視線モデルを利用してRLHFを強化する2つのアプローチを探究する:(1)視線認識報酬モデルと(2)視線に基づくトークンレベルのスパース報酬分布。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.855016560110435
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) aligns language models with human preferences but is computationally expensive. We explore two approaches that leverage human gaze modeling to enhance RLHF: (1) gaze-aware reward models and (2) gaze-based distribution of sparse rewards at token level. Our experiments demonstate that gaze-informed RLHF achieves faster convergence while maintaining or slightly improving performance, thus, reducing computational costs during policy optimization. These results show that human gaze provides a valuable and underused signal for policy optimization, pointing to a promising direction for improving RLHF efficiency.
• Abstract（参考訳）: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) は、言語モデルと人間の好みを一致させるが、計算コストが高い。 人間の視線モデルを利用してRLHFを強化する2つのアプローチを探究する:(1)視線認識報酬モデルと(2)視線に基づくトークンレベルのスパース報酬分布。 我々の実験は、視線インフォームドRLHFは、性能を維持またはわずかに改善しながら、より高速な収束を実現し、政策最適化時の計算コストを削減できることを示した。 これらの結果から,ヒトの視線は,RLHF効率を向上させるための有望な方向を指して,政策最適化に有用で未使用の信号を提供することが示された。

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